作业帮团队联合香港科技大学（广州）在 NeurIPS 2025 上提出了全新方法：GVPO（Group Variance Policy Optimization）。GVPO 通过避免重要性采样解决了 GRPO 的稳定性难题，并能在理论上提供了唯一最优解保证，并且在实验中表现全面超越现有方法。
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这篇文档讲的是一个用于大语言模型后训练阶段 的新方法，叫做 GVPO（Group Variance Policy Optimization），可以理解为一种更聪明、更稳定的"调教"模型的方式。
用大白话来说，它主要解决了以下几个问题：
1. 为什么要"后训练"？
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大模型（比如ChatGPT这类）虽然知识渊博，但有时候回答不一定符合人类的偏好，比如可能啰嗦、有偏见、或者答非所问。
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"后训练"就是为了让模型更听话、更靠谱、更符合我们的需求。
2. 之前的后训练方法有啥问题？
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像 GRPO 这类方法，虽然效果好，但训练过程很不稳定，动不动就"跑偏"，需要反复调超参参数，很麻烦，而且缺少必要的方法论，每次都有"猜"的成分在里边。
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像 DPO 这类方法，虽然简单有效，但理论上不能保证一定能找到最优解，有时候会卡在"次优"状态，嗯，收敛有问题。
3. GVPO 是怎么做的？
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GVPO 的核心思想是：让模型自己去学什么样的回答是"好"的，同时别离初始模型太远（防止学歪）。
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它通过一种巧妙的数学设计，不需要额外训练一个"奖励模型"，而是直接用模型的输出和人工给的分数去对比。
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它还有一个"零和权重"的设计，让训练过程更稳定，不需要反复采样，也不怕梯度爆炸。
4. GVPO 有啥优点？
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保证能找到唯一最优解：不会像 DPO 那样可能陷入次优状态。
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支持灵活的数据来源：可以用旧数据、别人家的数据、甚至混合数据来训练，不需要每次都重新生成。
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训练稳定：不容易"崩"，对超参数不敏感，调参压力小。
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效果好：在数学推理等任务上，比 GRPO、DPO 等方法表现更好。
5. 实验结果是啥？
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他们在数学题数据集上测试，GVPO 在多个任务（如 AIME、AMC、MATH500 等）上都超过了其他方法。
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即使模型小一点（比如 1.5B 参数），只要用 GVPO，效果也能媲美大模型。
用表格来对比下论文中提到的几种后训练方法：
| 对比维度 | GVPO（Group Variance Policy Optimization） | GRPO（Group Relative Policy Optimization） | DPO（Direct Preference Optimization） |
|---|---|---|---|
| 核心设计思想 | 通过 "零和权重" 抵消不可计算的分区函数，将优化转化为 "模型隐式奖励" 与 "真实奖励" 的均方误差（MSE）最小化。 | 基于 "组内相对奖励"：同一 prompt 生成多候选答案，通过组内奖励差异计算优势，指导策略更新。 | 直接利用 "成对偏好数据"（如 "答案 A 优于答案 B"），通过 Sigmoid 函数放大优质答案的概率权重。 |
| 理论最优解保证 | 唯一最优解，且恰好对应 "KL 约束下的奖励最大化" 目标，避免次优解陷阱。 | 无严格最优解证明，依赖启发式调整（如 Clip 阈值），可能陷入局部最优。 | 存在多最优解问题，优化目标可能偏离真实奖励最大化。 |
| 训练稳定性 | 天然稳定：MSE 损失机制温和，无需梯度裁剪，参数调整时效果波动极小。 | 稳定性差：依赖 Clip 机制限制更新幅度，参数（如组大小 K、ε）敏感，易出现训练崩溃。 | 中等稳定：受 β 值（优化强度）影响，β 过大易导致策略突变。 |
| 数据采样灵活性 | 极高：支持旧样本、新样本、混合样本，无需 On-policy 实时采样，样本利用率高。 | 较低：需从当前策略采样（On-policy），用旧样本需重要性采样，易引发梯度爆炸 / 消失。 | 较低：仅支持成对偏好数据，多候选场景需拆分数据，效率低。 |
| 计算开销 | 低：无需额外网络（如 Critic），仅需修改少量代码即可实现，显存占用与 GRPO 相当。 | 中：无需 Critic 网络，显存比 PPO 低 30%，但组内多候选生成增加推理耗时。 | 低：无需奖励模型和 Critic 网络，显存占用最低，但数据标注需成对对比。 |
| 适用核心场景 | 高精度推理任务（如数学竞赛题、逻辑推理），需稳定收敛且追求最优性能。 | 资源受限场景（如消费级 GPU）、多候选生成任务（如代码生成），允许一定性能波动。 | 快速偏好对齐任务（如对话友善性优化），有高质量成对偏好数据的场景。 |
| 关键实验表现（数学推理） | 最优：Qwen2.5-Math-7B 模型在 AIME2024 题正确率达 20.72%，超基础模型 6.04 个百分点，全 benchmark 第一。 | 中等：DeepSeek-R1 在 GSM8K 达 51.7%，但性能弱于 GVPO，参数调整时波动大。 | 较弱：推理任务中易卡次优解，数学题正确率显著低于 GVPO。 |
总结：
GVPO 是一种更稳、更准、更灵活的大模型后训练方法，既能保证训练不跑偏，又能有效提升模型的表现，特别适合需要高质量输出的场景（比如数学推理、代码生成等）。
GVPO的真正创新在于其优化算法设计，它解决了GRPO和DPO等方法的根本性问题：
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训练稳定性：GRPO被文档指出存在训练不稳定的问题，对超参数（如clip threshold、KL系数）非常敏感，需要仔细调参。而GVPO通过其数学设计（如零和权重、方差优化），保证了训练过程更稳定，对超参数不敏感。
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理论最优解：GVPO被证明有唯一最优解，这个解正好是KL约束奖励最大化问题的解。而GRPO和DPO没有这样的保证------DPO可能收敛到次优解，GRPO可能发散。
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采样灵活性：GVPO支持离策略（off-policy）采样，意味着你可以使用历史数据、专家数据或其他来源的样本进行训练，而不需要每次都从当前策略生成新样本。这提高了数据效率。GRPO通常需要当前策略的样本（on-policy），或者依赖重要性采样，这可能带来梯度爆炸问题。
GVPO的优越性强烈依赖于一个高质量、可自动计算的奖励信号。
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它的主战场 ：是那些有明确、客观评判标准的任务，例如：
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数学推理（答案对错）
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代码生成（代码能否通过测试用例）
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规则严格的文本生成（如格式固定、信息提取完整的报告）
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它的局限性 ：在于主观性较强的领域，例如：
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聊天对话的有趣性、安全性
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创意写作的质量
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摘要的流畅度和忠实度
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在这些主观领域，你依然需要训练一个奖励模型来提供"人工分数" 。在这种情况下，GVPO的价值就体现在：当你有一个（无论如何得到的）奖励模型后，GVPO可以作为一个更稳定、更可靠的"优化器"，来利用这个奖励模型训练出更好的策略模型。
所以结合这篇论文是"作业帮"联合大学提出的，就很合理了，毕竟应试教育中，大部分的题目是有标准答案的，所以就很好理解了，嗯，是这样的。